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[導(dǎo)讀] 作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的重要應(yīng)用場景之一——預(yù)測性維護(hù),已受到越來越多的企業(yè)重視。根據(jù)羅蘭貝格與漢諾威工業(yè)展覽會合作針對153家重點(diǎn)關(guān)注輸電工程/液壓傳動、電氣自動化/機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域機(jī)械工程運(yùn)營

 

作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的重要應(yīng)用場景之一——預(yù)測性維護(hù),已受到越來越多的企業(yè)重視。根據(jù)羅蘭貝格與漢諾威工業(yè)展覽會合作針對153家重點(diǎn)關(guān)注輸電工程/液壓傳動、電氣自動化/機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域機(jī)械工程運(yùn)營公司的調(diào)研顯示,81%的受訪公司已布局預(yù)測性維護(hù),其中雖有近40%的受訪公司已在提供相關(guān)技術(shù)和服務(wù),但大部分公司仍然在產(chǎn)品研究階段,或尚未開始任何相關(guān)工作。羅蘭貝格在報(bào)告中指出:“在預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用領(lǐng)域,如何將數(shù)據(jù)系統(tǒng)地轉(zhuǎn)化成(客戶)利益并應(yīng)用到特定商業(yè)模式中,理想與現(xiàn)實(shí)之間仍然存在較大差距。”下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

 

圖1 羅蘭貝格針對預(yù)測性維護(hù)調(diào)查報(bào)告的相關(guān)數(shù)據(jù)

NI(美國國家儀器,National Instruments,以下簡稱“NI”)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場經(jīng)理崔鵬表示:“作為一種新的資產(chǎn)、資源和生產(chǎn)要素,工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心,更是中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要戰(zhàn)略資源。”NI的平臺化解決方案,正在積極幫助探索預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用的客戶將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到特定商業(yè)模式中,而中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司和北京天澤智云科技有限公司(以下簡稱“天澤智云”)就是NI在預(yù)測性維護(hù)及工業(yè)智能領(lǐng)域的重要合作伙伴之一。

1中國高鐵項(xiàng)目案例帶來的預(yù)測性維護(hù)啟示

中國高鐵的創(chuàng)新舉世矚目,“復(fù)興號”以350公里時(shí)速的正式運(yùn)營,標(biāo)志著中國成為世界高鐵商業(yè)運(yùn)營速度最高的國家。實(shí)現(xiàn)高速需要百分百的安全保障作為前提,預(yù)測性維護(hù)在提升高鐵的安全性上恰可大顯身手。

高鐵的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)到底有多重要?據(jù)中車青島四方公司國家工程實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)部主任張志強(qiáng)介紹,目前我國的高鐵實(shí)行的是周期性維修方案,高鐵運(yùn)行到一定距離,就要進(jìn)行相應(yīng)等級的維修,例如,達(dá)到240萬公里時(shí),就要五級修,這意味著整臺高鐵要返廠維修。實(shí)際上,這種無差別對待的維修存在著極大的浪費(fèi),如果能有針對的施行預(yù)測性維修將節(jié)約大量成本。據(jù)張志強(qiáng)估計(jì),單就高鐵PHM(故障預(yù)測與健康管理)項(xiàng)目就能產(chǎn)生幾千億的效益。

中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司聯(lián)合天澤智云,基于NI InsightCMTM以及CompactRIOTM平臺,打造了針對高鐵的預(yù)測性維護(hù)解決方案。為了開發(fā)預(yù)測性維護(hù)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,首先得在短時(shí)間內(nèi)獲取大量數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。中車青島四方試圖通過快速構(gòu)建一個(gè)高鐵在線實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng),針對高鐵測試線上的8個(gè)旋轉(zhuǎn)件進(jìn)行測試,測量各個(gè)旋轉(zhuǎn)件的震動與轉(zhuǎn)速情況,并對采集下來的大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)按需求進(jìn)行篩選、分析,進(jìn)一步得到所有旋轉(zhuǎn)件的健康狀況。然而,在這場看似方向明晰的原型化探索中,中車青島四方仍遭遇了5大挑戰(zhàn):

實(shí)時(shí)采集挑戰(zhàn):本項(xiàng)目需要快速構(gòu)建一個(gè)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng),同步采集在同一設(shè)備八個(gè)旋轉(zhuǎn)件的振動與轉(zhuǎn)速,而這需要二十個(gè)采集通道;

采樣頻率挑戰(zhàn):為了擬合高鐵運(yùn)行的速度,轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速將高達(dá)2200rpm,再加上為了保證采樣包含的頻率范圍能夠涵蓋所有故障頻率,采樣率必須達(dá)到很高水平,即25.6kS/s采樣率;

連續(xù)采集挑戰(zhàn):InsightCM是NI一款用于設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測的系統(tǒng),適合實(shí)現(xiàn)分布式狀態(tài)監(jiān)測,但是本項(xiàng)目中的應(yīng)用目的是進(jìn)行連續(xù)的數(shù)據(jù)采集以便在短時(shí)間內(nèi)獲得更多的數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析;

數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn):多通道高頻率的采集會在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),要將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行信號處理和特征提取后產(chǎn)生與健康相關(guān)的信息,并傳給服務(wù)器端,這對測試設(shè)備的計(jì)算能力與內(nèi)存分配能力有所挑戰(zhàn);

時(shí)間同步挑戰(zhàn):首先,本項(xiàng)目需要十個(gè)通道能夠同步采集,以實(shí)現(xiàn)在同一個(gè)時(shí)刻對整個(gè)設(shè)備通過不同維度進(jìn)行描述;其次,算法開發(fā)對數(shù)據(jù)的時(shí)間戳有特殊要求,需要測試設(shè)備端與服務(wù)器端時(shí)間保持高度一致。

 

圖2 基于NI平臺搭建的原型化探索測試端設(shè)備

為解決上述原型化探索階段遭遇的難題,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用InsightCMTM+CompactRIOTM的方案進(jìn)行數(shù)據(jù)采集:根據(jù)通道數(shù)與采樣頻率的要求,選用cRIO-9036 + NI-9232(即CompactRIO控制器+C系列聲音與振動輸入模塊)搭建測試端設(shè)備,經(jīng)過實(shí)測,CompactRIO的計(jì)算能力和內(nèi)存分配能力完全滿足需求;而InsightCM不僅實(shí)現(xiàn)了多通道數(shù)據(jù)采集的同步,還通過設(shè)置NTP時(shí)間服務(wù)器的方式使設(shè)備端與服務(wù)器端時(shí)間保持一致,讓工程師免去了對CompactRIO進(jìn)行二次開發(fā),從而減少了方案實(shí)施的復(fù)雜度、加速了實(shí)施進(jìn)度。

據(jù)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)反饋:“我們使用了InsightCM搭載CompactRIO進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并根據(jù)采集下來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高,在cRIO中運(yùn)算我們的PHM智能算法能夠滿足實(shí)時(shí)性的要求,幫助我們在高鐵測試試驗(yàn)中分析出了所有的故障,準(zhǔn)確率非常高。”

 

圖3 原型化探索方案的整體架構(gòu)邏輯框圖

2超越采集,NI方案整合邊緣計(jì)算與云計(jì)算優(yōu)勢助力數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘

眾所周知,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中,邊緣計(jì)算部署在終端或者邊緣端,除了數(shù)據(jù)采集,還是實(shí)現(xiàn)嵌入式人工智能的關(guān)鍵,因此邊緣端計(jì)算的實(shí)時(shí)性比云端更強(qiáng),而NI平臺化解決方案在支撐實(shí)時(shí)性邊緣端計(jì)算的同時(shí),還將邊緣計(jì)算與云計(jì)算的優(yōu)勢整合到了一起。

基于與NI的緊密合作,天澤智云在預(yù)測性維護(hù)及其它IIoT應(yīng)用中,都借助了NI的平臺化解決方案。例如在實(shí)現(xiàn)工程化解決方案時(shí),天澤智云的工程師先將工業(yè)AI的算法引擎部署在云端,再通過InsightCM與其它的NI的邊緣計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行對接,承載開發(fā)的算法所產(chǎn)生的結(jié)果,幫助用戶產(chǎn)生對系統(tǒng)的認(rèn)知;最后底層通過CompactRIO執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以及對運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)的交流,將運(yùn)算結(jié)果通過InsightCM和Web Service進(jìn)行發(fā)布。

“在邊緣端執(zhí)行相應(yīng)的邊緣計(jì)算,將原始數(shù)據(jù)提取出特征信息,進(jìn)一步將特征信息上傳到私有云或者公有云,完成復(fù)雜的PHM(Prognostics and Health Management,故障預(yù)測與健康管理)相關(guān)的計(jì)算,是目前比較合理的架構(gòu)模式。NI的CompactRIO架構(gòu)可以提供比較靈活的傳感器接口和比較豐富的計(jì)算資源,這種理念和我們相當(dāng)契合。”天澤智云研發(fā)副總裁劉宗長表示:“我們對NI的CompactRIO和InsightCM進(jìn)行了大量的二次開發(fā),使之能夠?qū)崿F(xiàn)更多的、貼近用戶需求的邊緣計(jì)算功能,并且滿足遠(yuǎn)程的調(diào)度和管理,最終將有價(jià)值的信息上傳到云端,借以實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的優(yōu)勢整合。”

“在原型化的探索階段,NI平臺化解決方案以靈活快速著稱,對于有特定需求的客戶,NI能通過自身或攜手合作伙伴提供便捷的二次開發(fā),實(shí)現(xiàn)滿足客戶自定義需求的平臺化方案,因此,在不同領(lǐng)域,在不同階段,NI都能以最合適的方案切入。”崔鵬為天澤智云案例的總結(jié),更折射出NI平臺化方案的優(yōu)勢。

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